客观日本

资源勘探技术(5)

2011年12月20日 科技交流

1. 资源勘探中卫星遥感技术的进步

 铜、锌等有色金属资源的消耗量正呈全球性增长,日本的国内采购比较困难,此方面的供给绝大多数都依靠国外。日本要维持并发展经济,必须确保此类资源的稳定供给,所以长年以来一直在国外勘探有色金属资源。

然而,新发现及开发的有色金属矿床的隐蔽性和深度在不断增加,与以往在浅部开发的矿床相比,现有的勘探技术逐渐难以发现新矿床。基于这一情况,作为高效新勘探技术之一的遥感技术在不断进步。

在遥感技术的初期阶段,卫星数据主要用于地质学的照片,这在现在仍被作为一项重要的作业予以传承。除这种利用方法外,近年来,在资源勘探应用中,用遥感数据进行光谱分析已经成为主流,而且开始利用通过卫星所做海拔数据(DEM)进行结构(线性特征)分析(三箇等、2005)。

光谱分析,是指对于地球表面反射的太阳光的反射光谱,用装载于卫星上的、观测波长区(以下称为“波段”)不同的多个传感器进行观测,继而根据波长特点推断构成地表的物质等的方法。

在资源勘探中,一项重要作业便是准确把握伴随矿床所形成的变质带等的成矿迹象并进行制图。 在矿床形成过程中,流动的热液与岩石相互反应,从而形成某种具有特别成分的变质矿物,这种变质矿物存在的范围称为变质带。斑岩铜矿床等有色金属矿床通常以其矿床及矿床上部为中心,由性质不同的变质带呈同心圆状排列 (图1)。因此,利用卫星数据经济且迅速地绘制变质带图的方法不断被研究开发。

图1 伴随斑岩銅矿床的变质带结构

在线性特征分析领域,以往是用照片地质学法对线性特征等进行辨读,通过考察潜在的结构规则,研究矿床的胚胎场所等。与此相对,最近的使用地形信息的线性特征提取方法的特点则在于通过对辩读者过去关注的线性特征的地形特征和组织在数量上进行定义和识别,得出具有再现性的分析结果。

卫星遥感的特点,在于可以瞬间获得大范围数据,可以自由地观测任何区域,而且可以重复获取数据。以下就发挥该特点的变质带制图概括其开发历史,并论述最新的制图方法。

 2. 卫星数据利用方法的变迁

上世纪80年代初,民间开始使用以资源勘探为目的的卫星数据。初期的LANDSAT 1~3装载着在可视区及近红外区具有3~4波段的光学传感器(MSS)(图2),主要进行照片地质学对上的分析。该传感器在设计上仅在可视区至近红外区拥有多个波段,只能用来提取变质带。因此,只能用其提取伴随斑岩铜矿床的黄铁矿带(在地表附近被风化为铁氧化物)。

图2 主要地球观测卫星的观测波长区域

这些方法也是存在问题的,比如分布于地表的岩石通常由多种矿物构成,即使发生变质,也存在着明矾石、高岭石、绿泥石、绢云母等多种变质矿物。另一方面,上述方法得出的是含量最多的变质矿物,或者明矾石等吸收特征明显的变质物质。勘探矿床时,虽然需要对优质的变质矿物进行制图,但重要的是明确变质矿物的成分,以便推断其生成环境。比如对变质带进行分类时,那些与高温、酸性的热液起反应而生成的叶蜡石等变质矿物即使含量较少也是至为重要。

以此观点来看,分析变质带时,需要根据混合物的反射光谱推断所构成的变质矿物的种类(成分)和含量。等离子模式(Hiroi and Pieters,1992)便是这种根据混合物反射光谱精确推断其矿物构成比的模式。在该模式下,如果混有粘土矿物之类反射光谱有较强吸收特征的矿物,则可以充分解释其反射率的变化。因此,只要按照该模式作逆向分析,便可以推断观测到的1个反射光谱(卫星图像的1mesh、ASTER中为30平方米)的矿物构成比。

跟据卫星数据对矿物进行识别和定量时,可以按下列顺序分析(图4)。

(1) 大气补充及植物补充

(2) 混合物的混合模拟

(3) 利用反射光谱推断矿物构成比

(4) 根据构成比和构成矿物绘制变质图

图4 矿物鉴别流程

(1) 大气修正

大气修正是处理卫星数据时不可欠缺的一项作业。由于观测的光线要通过大气,所以卫星数据会受到大气中所含水蒸气和尘埃的影响。这种影响因波长不同而不同,所以需要为各个波段修正大气影响。在不正确的修正中,无法正确推断(4)的矿物构成比。最正确的大气修正方法,是现场测定地表的反射光谱,并使与测定地点为相同地点的卫星数据的反射光谱与测定值相一致的方法。在无法获取现场的发射光谱时,虽然可以使用MODTRAN等大气修正模式,但由于水蒸气每日都在变化,所以难免含有一定程度的修正误差,从而使分析精确度降低。

(2) 混合物的混合模拟

就混合物的反射光谱而言,混合比与反射光谱的变化未必呈线性对应关系。图5是混有红色和蓝色玻璃球的例子 (Hiroi et al., 1992)。在波长0.5μm中,反射率大致与混合比呈比例关系。另一方面,在0.4μm中,虽然将蓝色玻璃球加至75%时反射率依然不会提高多少,但是一旦超过75%,反射率会急速上升,发射率的变化因波长不同而不同。

图5 使用了着色玻璃球的混合物反射光谱的变化 右表显示了0.4及0.5μm的混合比和反射率的关系

这种混合物的反射光谱可以用上述等离子模式来推断。此时需要的参数是每种矿物各波长的内部·外部反射率及吸收系数。只要假设矿物的粒子尺寸,便可以用矿物的折射率和反射光谱计算出这些参数。其次,使每种矿物的构成比以10%为单位进行变化,可以制作混合物质的构成比和反射光谱的数据库。此外,利用ASTER数据鉴别矿物时,可以制作与ASTER的观测波长相符合的9波段的反射光谱数据库。此时,反射光谱便会归一化(单位矢量化)。

(3) 利用反射光谱推断矿物构成比

将已经实施大气修正的ASTER数据读取1mesh (30平方米),使反射光谱归一化(单位矢量化)。这是因为即使是同样的物质,亮度也会因斜面方向不同而发生变化。将该反射光谱和(2)中制作的模拟数据库依次比较,算出与数据库的反射光谱的残差平方和。数据库中的残差平方和最小的数据,与该mesh的反射光谱最为相似。在实际分析中,从小至大提取5个残差平方和,得出平均构成比。此外,可以算出此时的残差平方和(推断误差),将其用于推断结果的可靠性评估。

(4) 根据构成比和构成矿物绘制变质图

如果针对所有网实施(3)的作业,则可以绘制变质矿物的含量图。现在,利用ASTER数据可以鉴别13种矿物。所以,如果实施(3)的作业,可以得出13种矿物的含量图和推断误差的14种图。此外,绿泥石和黑云母之类吸收特征不明显的矿物则难以正确鉴别,与叶腊石和明矾石之类吸收特征明显的矿石相比,可靠性较低。

将得出的含量图输入GIS等之中,便可以依照按叶腊石化、绢云母化、高度粘土化等普通地表勘查所作的分类定义,根据矿物成分和含量制作变质分带图。在卫星数据中,除地表岩石之外有时会记录雪、云、水及植物等的反射光谱。在此类地点中,由于推断误差会变大,所以从分析结果中排除。此外,虽然(2)的作业中准备的矿物以外的矿物所分布的地点也会使推断误差变大,需要从分析结果中排除,但是除盐湖等特殊地点外,大多数地点的反射光谱可以用13种矿物的混合来解释。此外,在植物繁茂的地点,可以观测到由岩石(土壤)和植物混合的反射光谱。此种情形下,通过推推断植物覆盖量和植物的反射光谱可以推断岩石的反射光谱,所以植物的覆盖率在40%以下时便进行这一修正。

 4. 分析事例

作为使用了ASTER的变质矿物制图例子,图6显示了智利共和国北部的Escondida矿山附近的分析结果。Escondida矿床是1981年发现(Escondida annual report, 2006)的世界最顶级的斑岩铜矿床。在西班牙语中,该矿山的名称具有“被隐藏”之意。矿体位于地下100 m。卫星数据使用了2000年获取的ASTER,此时Escondida矿山已经开始了露天开采。

图6  Escondida矿山周边的矿物鉴定结果

图6 Escondida矿山周边的矿物鉴定结果

在左图中,变质矿物的含量图内分别以红色、绿色、蓝色表示了明矾石、高岭石、绢云母。颜色的鲜艳度与含量相对应,颜色越鲜艳的地区含量越多。在中间色调的地点,比如黄色所表示的区域,则表示明矾石(红色)和高岭石(绿色)两者共存的区域。由此可以得知,矿体所在的露天开采处(以下称为“采掘场”)内部是以深蓝色(绢云母)表示的,矿体周边分布着很多绢云母。正如图1所示,在斑岩铜矿床的变质模式中,矿体及矿体周围部分是绢云母组成的绢云母化带形成的。在矿体上部,形成了由高岭石和明矾石组成的高度粘土化(Advanced argillic)带,但在图中亦可看到,Escondida矿山的该部分已经在开发之前被剥土,采掘场周边堆积着残土。通过分析图还可得知,采掘场西北侧至今残留着略微高起的小山,该山便是由明矾石和高岭石组成的高度粘土化变质带。

在Escondida矿山的北侧约7km附近,明确显示着直径3km左右的、含有许多绢云母的圆形变质区。这个分析时间虽然没有公布,但该地下发现了新矿床(Escondida Norte),该圆形变质带相当于矿床上部形成的绢云母化带。,右图是2007年6月的Google Earth图像,在左图的绢云母化的大致中央区域,建有新矿床的采掘场。如此一来,我们可以利用ASTER数据明确掌握斑岩铜矿床周边形成的变质带的特征。

图7是可以推断斑岩铜矿床存在区域的分析例子。在像破火山口一样的地形的中央部位,存在着由明矾石和高岭石组成的高度粘土化带,其周围则分布着以绢云母为主体的直径3km左右的大规模绢云母化带。右下方是根据分析结果制出的图。该图显示出,在绢云母化的中心(上部),重复存在着高度粘土化带和被称为铁帽(Gossan)的氧化铁带,并显示出具有图1所示斑岩铜矿床特征的大规模变质带。此外,在现场调查中,该区域被确认具有斑岩铜矿床的成矿特征,是今后探矿中可以期待的区域之一。

图7 推定斑岩铜矿床地域的分析結果

  5. 结束语

此次介绍的分析技术是(财)资源环境分析中心和日矿探开株式会社的技术团队开发的部分成果。遥感技术的发展日新月异,在无法正确实施大气修正等情形下,会出现有时只能获得不充分的分析结果、吸收特征不明显的变质矿物的鉴别精度较差等问题,对此今后仍需改善。

此外,与观测4~15波段的多光谱相对,在可视~短波长红外区观测约200波段的连续性反射光谱的超光谱正在计划之中,以2013年卫星发射为目标的传感器也在开发之中。这种超光谱可以捕捉到更为详细的光谱变化,所以有望更准确地识别变质矿物,根据反射光谱的吸收深度和吸收位置的移动来推断变质矿物的结晶度和Fe/Mg等的固溶体组成等。

参考文献

 

三箇  智二、荒川  泰 (2005):根据地形特征认识断层地形(演旨),地质信息,16,2,128-131,日本信息地质学会

菱田  元、大冈  隆、缝部  保德(2005):金属矿物资源探査技术的开发与适用,资源和素材,121,7,310-317,资源和素材学会,

Guilbert J. M. and Park, C. F. (1986): The geology of ore deposits, W. H. Freeman, p.985

Hiroi,T. and Pieters,C.M.(1992):Effects of grain size and shape in modeling reflectance spectra of mineral mixtures. Proceeding of Lunar and Planetary Science, 22,313-325.

Kruse, F.A., Lefkoff, A.B., Boardman, J.W., Heidebrecht, K.B., Shapiro, A.T., Barloon, P.J., and Goetz, A.F.H. (1993), "The Spectral Image Processing System (SIPS) - Interactive Visualization and Analysis of Imaging Spectrometer Data", Remote Sensing of Environment, Vol. 44, pp. 145-163.

Sillitoe, R. H. (2005): Supergene Oxidized and Enriched Porphyry Copper and Related Deposits. Economic Geology 100th Anniversary Volume, pp.723-768.

 

三箇  智二

简介:

生于1961年4月

1987年3月 完成秋田大学研究生院矿山地质学专业

工作履历

1987年4月  进入日本矿业(株)

1987年6月  前往丰羽矿山(株)在探查部工作

1994年5月  前往日矿探开(株)任地质部工作技师长

目前调往日矿探开(株)地质部工作信息地质担当部长

 

主要研究课题

从事地表勘察等资源开发工作,自90年代起,致力于此次介绍的卫星数据处理的技术开发。现在,正将所开发的技术用于南美等干燥区域,用于地表勘察或矿区评估。

为了对植被覆盖区域进行矿床评估,现在正致力于开发运用海拔数据(DEM)分析地形的方法。除此之外,还致力于开发运用雷达数据(PALSAR) 和海拔数据推断山谷地带的生物量的方法)。在雷达数据中,至今只能推断平地的生物量。开发中的方法通过同时使用DEM而从雷达数据中消除地形信息,是一种可以推断山谷地带尤其是热带雨林等区域生物量的新方法。除资源开发业工作外,还以以往积累的地形分析方法为基础,从事超长时间的地形变化推断方法的开发。

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